Minder misdaad door sterkere handhaving

Uitleg van perspectief + argumenten uit andere bronnen, redenering…

Met strengere straffen op illegale activiteiten worden deze minder aantrekkelijk voor potentiële misdadigers. Door de kans om gepakt te worden te vergroten en de gevolgen zwaarder te maken kan een land er voor zorgen dat de mogelijke winsten van misdaad de risico’s niet langer waard zijn, en mensen in plaats hiervan voor legale wegen kiezen om hun lot te verbeteren.

Argument 1, is dit wel bruikbaar als argument voor dit perspectief?

blabla

import pandas as pd
import plotly.express as px
import statsmodels

# Load and process data (same as before)
bank1_df = pd.read_csv("world_bank_definitive.csv")
crime_df = pd.read_csv("europe_crime_definitive_per_100k.csv")

bank_df = bank1_df[bank1_df['Indicator Name'] == "GDP per capita, PPP (constant 2021 international $)"]
bank_df = bank_df.rename(columns={"Value": "GDP per capita, PPP (constant 2021 international $)"})

crime_columns = [col for col in crime_df.columns if col not in ["Country Name", "Year", "geo"]]
crime_df["Total Crime Rate per 100k"] = crime_df[crime_columns].sum(axis=1)

merged_df = pd.merge(
    crime_df[["Country Name", "Year", "Total Crime Rate per 100k"]],
    bank_df[["Country Name", "Year", "GDP per capita, PPP (constant 2021 international $)"]],
    on=["Country Name", "Year"]
)

# Create scatter plot with trendline
fig = px.scatter(
    merged_df,
    x="GDP per capita, PPP (constant 2021 international $)",
    y="Total Crime Rate per 100k",
    hover_name="Country Name",
    hover_data={"Year": True},
    trendline="ols",  # Ordinary Least Squares regression line
    title="GDP per Capita vs. Total Crime Rate per 100k with Trendline"
)

fig.update_layout(
    xaxis_title="GDP per capita, PPP (constant 2021 international $)",
    yaxis_title="Total Crime Rate per 100k"
)

fig.show()

Figuur 3: Het GDP per capita in dollars vs het totaal aantal misdaden per land. Elk land is voor elk jaar dat het voorkomt in onze dataset weergegeven. Hover om de exacte waarden, het land en het jaar te zien van het datapunt

In figuur 3 is een algemeen positieve trend te zien tussen GDP per capita en de totale criminele activiteit. Dit lijkt te suggereren dat rijke landen meer te kampen hebben met illegale activiteiten dan minder welvarende, maar dit lijkt ons niet waarschijnlijk.

Het lijkt ons aannemelijker welvarende landen meer middelen hebben om criminaliteit tegen te gaan en om te investeren in hun politie, rechtssysteem etc. Dit zorgt dat hun effectiviteit verbetert en meer criminelen gepakt worden dan in landen zonder deze extra middelen, waardoor de gemeten criminaliteit groter lijkt.

Niet relevant voor dit argument? Een andere mogelijke verklaring is dat criminelen meer toegang hebben tot middelen om misdaden te plegen en daardoor eerder geneigd te zijn om misdaden te plegen.

Argument 2

Meer ongelijkheid lijdt tot minder gerapporteerde misdaden. want?

Het is juist positief als er meer gerapporteerde misdaden zijn, wanat dan is er een accurater beeld van de misdaden?

Zoals je kan zien in de grafiek hieronder is in landen met een lagere GINI (dus meer ongelijkheid), een lager aantal misdaden. dit komt door…. wij hebben dit bewijs hier voor… dus…

import pandas as pd
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
import plotly.io as pio
import pycountry

pio.renderers.default = 'notebook'

# === Load GINI Data ===
gini_df = pd.read_csv("gini_definitive.csv")
gini_df['Year'] = gini_df['Year'].astype(int)

# === Load Theft Data ===
theft_df = pd.read_csv("europe_crime_definitive_per_100k.csv")
theft_df.rename(columns={'geo': 'Country Code'}, inplace=True)
theft_columns = [col for col in theft_df.columns if col not in ["Country Name", "Year", "Country Code"]]
theft_df["Total Crime Rate per 100k"] = theft_df[theft_columns].sum(axis=1)


# Convert ISO-2 to ISO-3
def convert_iso2_to_iso3(code):
    try:
        return pycountry.countries.get(alpha_2=code).alpha_3
    except:
        return None

theft_df['Country Code'] = theft_df['Country Code'].apply(convert_iso2_to_iso3)

# Manual fixes for special regions/countries
manual_fix = {
    'England and Wales': 'GBR',
    'Northern Ireland (UK) (NUTS 2021)': 'GBR',
    'Scotland (NUTS 2021)': 'GBR',
    'Greece': 'GRC',
    'Kosovo*': 'XKX'
}



theft_df['Year'] = theft_df['Year'].astype(int)
theft_df['Total Crime Rate per 100k'] = pd.to_numeric(theft_df['Total Crime Rate per 100k'], errors='coerce').fillna(0)

# === Years intersection and max year 2022 ===
years = sorted(list(set(gini_df['Year']).intersection(set(theft_df['Year']))))
years = [year for year in years if year <= 2022]

# Create subplot
fig = make_subplots(
    rows=1, cols=2,
    specs=[[{'type': 'choropleth'}, {'type': 'choropleth'}]],
    subplot_titles=('GINI Index', 'Crimes per 100k')
)

# Define color scales
gini_min, gini_max = gini_df['Value'].min(), gini_df['Value'].max()
theft_min, theft_max = theft_df['Total Crime Rate per 100k'].min(), theft_df['Total Crime Rate per 100k'].max()

# Add base traces (Year = first year)
fig.add_trace(
    go.Choropleth(
        locations=gini_df[gini_df['Year'] == years[0]]['Country Code'],
        z=gini_df[gini_df['Year'] == years[0]]['Value'],
        text=gini_df[gini_df['Year'] == years[0]]['Country Name'],
        colorscale='Viridis',
        zmin=gini_min,
        zmax=gini_max,
        colorbar=dict(title='GINI', x=0.45)  # position colorbar left
    ),
    row=1, col=1
)

fig.add_trace(
    go.Choropleth(
        locations=theft_df[theft_df['Year'] == years[0]]['Country Code'],
        z=theft_df[theft_df['Year'] == years[0]]['Total Crime Rate per 100k'],
        text=theft_df[theft_df['Year'] == years[0]]['Country Name'],
        colorscale='Reds',
        zmin=theft_min,
        zmax=theft_max,
        colorbar=dict(title='Total Crime Rate per 100k', x=1.0)  # position colorbar right
    ),
    row=1, col=2
)

# Animation frames
frames = []
for year in years:
    frame = go.Frame(
        data=[
            go.Choropleth(
                locations=gini_df[gini_df['Year'] == year]['Country Code'],
                z=gini_df[gini_df['Year'] == year]['Value'],
                text=gini_df[gini_df['Year'] == year]['Country Name']
            ),
            go.Choropleth(
                locations=theft_df[theft_df['Year'] == year]['Country Code'],
                z=theft_df[theft_df['Year'] == year]['Total Crime Rate per 100k'],
                text=theft_df[theft_df['Year'] == year]['Country Name']
            )
        ],
        name=str(year)
    )
    frames.append(frame)

# Update layout
fig.update_layout(
    title_text='GINI Index and Total Crime per 100k in Europe per Year',
    title_x=0.5,
    geo=dict(
        showframe=False,
        showcoastlines=True,
        lataxis_range=[30, 72],
        lonaxis_range=[-25, 45],
        projection_type='natural earth'
    ),
    geo2=dict(  # for the 2nd map
        showframe=False,
        showcoastlines=True,
        lataxis_range=[30, 72],
        lonaxis_range=[-25, 45],
        projection_type='natural earth'
    ),
    sliders=[{
        "steps": [{
            "args": [[str(year)], {"frame": {"duration": 500, "redraw": True}, "mode": "immediate"}],
            "label": str(year),
            "method": "animate"
        } for year in years],
        "transition": {"duration": 300},
        "x": 0.1,
        "len": 0.8
    }],
    updatemenus=[{
        "buttons": [{
            "args": [None, {"frame": {"duration": 500, "redraw": True}, "fromcurrent": True}],
            "label": "Play",
            "method": "animate"
        }, {
            "args": [[None], {"frame": {"duration": 0}, "mode": "immediate"}],
            "label": "Pause",
            "method": "animate"
        }],
        "direction": "left",
        "pad": {"r": 10, "t": 70},
        "showactive": False,
        "type": "buttons",
        "x": 0.1,
        "xanchor": "right",
        "y": 0,
        "yanchor": "top"
    }]
)

fig.frames = frames

fig.show()

Figuur 4: twee kaarten met respectievelijk de GINI-coëfficient en de criminele activiteit per land.

In figuur 4 worden de Gini-coëfficient en de criminele activiteit per land over de jaren heen vergeleken. In deze figuur kunnen we zien dat de Gini-coëfficient en criminaliteit in ieder land onafhankelijk van elkaar bewegen. Het is daardoor onwaarschijnlijk dat de economische ongelijkheid en criminele activiteit significant verbonden zijn.

Show code cell source Hide code cell source

from IPython.display import Image, display
image = Image("/home/jason/huiswerk/Semester 2/information visualisation/datastory/InfoVis_Datastory/docs/images/box plot sketch.png")
display(image)